第11章 SPSS在时间序列预测中的应用..

Step06 ：相关分析 选择菜单栏中的【分析】→ 【预测】→【自相关】命令， 弹出【自相关 】对话框。将 【VAR00001】移入【变量】 列表框中,在【显示】选项组 中勾选所以复选框，即展示 自相关函数图、又偏相关函 数图。单击【确认】按钮即 可绘制自相关函数图和偏相 关函数图。
3 实例结果及分析 （1）直观分析的输出结果 我国 2000 年 1 月到 2009 年 12 月社会商品零售总额的线图，从 图上可以看出该序列有明显的趋势性或周期性这说明该序列， 而且无离群点和缺失值．
⑶特征分析 所谓特征分析就是在对数据序列进行建模之前，通过从时间序列中 计算出一些有代表性的特征参数，用以浓缩、简化数据信息，以利 数据的深入处理，或通过概率直方图和正态性检验分析数据的统计 特性。通常使用的特征参数有样本均值、样本方差、标准偏度系数、 标准峰度系数等。 ⑷相关分析 所谓相关分析就是测定时间序列数据内部的相关程度，给出相应的 定量度量，并分析其特征及变化规律。 理论上，自相关系数序列与时间序列具有相同的变化周期．所以， 根据样本自相关系数序列随增长而衰减的特点或其周期变化的特点 判断序列是否具有平稳性，识别序列的模型，从而建立相应的模型。 3.其他注意事项 进行时间序列预处理的时候，常常需要对数据一些变换，例如，取 对数，做一阶差分，做季节差分等。
Step05 ：相关分析
选择菜单栏中的【分析】→ 【预测】→【自相关】命令， 弹出【自相关】对话框。
在左ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ的候选变量列表框中 选择一个变量，将其移入 【变量】列表框中。 单击【选项】按钮，弹出 【选项】对话框。
11.1.3 实例图文分析：社会商品零售总额的预处理 1. 实例内容 为了分析社会商品零售总额的变动趋势，收集了我国2000年1月到 2010年5月社会商品零售总额的数据，现在对数据进行时间序列的 预处理。
1.使用目的 通过预处理，一方面能够使序列的随“时间”变化的、“动态”的 特征体现得更加明显，利用模型的选择；另一方面也使得数据满足 与模型的要求。 2.基本原理 ⑴数据采样 采样的方法通常有直接采样、累计采样等。 ⑵直观分析 时间序列的直观分析通常包括离群点的检验和处理、缺损值的补足、 指标计算范围是否统一等一些比较简单的，可以采用比较简单手段 处理的分析。
第11章 SPSS在时间序列预测 中的应用
时间序列分析是概率统计学科中应用性较强的一个分支，在金 融经济、气象水文、信号 处理、机械振动等众多领域有从所采用 的数学工具和理论， 时间序列分析分为时域分析和谱分析两大类分析方法 预测的流程通常可以用下图来描述 ：
11.1 时间序列的预处理
11.1.1预处理的基本原理
Step04 ：直观分析 选择菜单栏中的【数据】→ 【预测】→【序列图】命令， 弹出【序列图】对话框，在 该对话框左侧的候选变量列 表框中选择【VAR00001】 选项，将其移入【变量】列 表框中, 选择【Year, not periodic】将其移入【时间 轴标签】列表框，单击【确 认】按钮即可生成线图。
Step05 ：特征分析 选择菜单栏中的【数据】→ 【 图 形 】→【( 图 表 构 建 程 序)】命令，弹出【图表构建 程序】对话框。在【库】选 项卡中选择【直方图】选项， 并将直方图形拖入【 图预览 使用实例数据】下方的白色 区 域 ， 然 后 将 【VAR00001】 拖入X轴，单击【确认】按钮 即可生成直方图。 图11-13
（2）特征分析结果 我国2000年1月到2009年12 月社会商品零售总额的直方 图，如图11-16所示。从图 上可以看出该序列的样本均 值为5655.5333，样本标准 差为2559.27829，样本容量 为120个。
2 实例操作
Step01 ：数据准备输入社会 商品零售总额的数据，然后 选择菜单栏中的【数据】→ 【定义日期】命令，弹出 【定义日期】对话框，选择 【年，月】选项 , 并在【第一 个个案 】选项组的【年】文 本 框 中 输 入 “ 2000” ， 在 【月】文本框中输入“ 1” 。
Step02：标志时间的变量出现 单击【确认】按钮，此时完成 时间的定义，SPSS将在当前数 据编辑窗口中自动生成标志时 间的变量，同时在输出窗口中 将会出现一个简明的日志，说 明时间标志变量及其格式和包 含的周期等。
11.1.2 时间序列预处理的SPSS操作详解 Step01:数据准备
选择菜单栏中的【数据】→ 【定义日期】命令，弹出 【定义日期】对话框。
如果选择月度数据或季度数 据，将会出现【更高级别的 周期】。在其下方将显示数 据的最大周期长度，月度数 据默认周期长度为 12 ，季度 数据默认周期长度为4。
年
月
日
Step03 ：数据采样 选择菜单栏中的【数据】→【选择个案】命令，弹出【选择个案】 对话框，点选【基于时间或个案全距】单选钮，并单击【范围】按 钮，此时会出现新的对话框，在【第一个个案】选项组的【年】文 本框中输入“2000”，在【月】文本框中输入“1”，在【最后个 个案】选项组的【年】文本框中输入“2009”，在【月】文本框 中输入“12” 。单击【继续】按钮，然后单击【选择个案】对话 框中的【确认)】按钮，此时在输出窗口中将会出现一个简明的日 志，说明此时只对2000年1月都2009年12月的数据做分析与建模。
单击【确认】按钮，此时完成 时间的定义， SPSS 将在当前数 据编辑窗口中自动生成标志时 间的变量。
日
Step02：数据采样
选择菜单栏中的【数据】→ 【选择个案】命令，弹出 【选择个案】对话框。
Step03：直观分析
当数据准备好，为认识数据 的变化规律，判断数据是否 存在离群点和缺损值，最直 接的观察方法是绘制序列的 图像。 选择菜单栏中的【数据】→ 【预测】→【序列图】命令， 弹出【序列图】对话框。
Step04：特征分析
选择菜单栏中的【数据】→ 【图形】→【图表构建程序】 命令，弹出【图表构建程序】 对话框。在【库】选项卡中 选择【直方图】，并将直方 图形拖入【 图预览使用实例 数据】下方的白色区域，然 后将所需要画直方图的变量 拖入X轴，单击【确认】按钮 就画出直方图了，图中将显 示该变量的均值、方差、样 本容量。